Estudante de Ciências Econômicas é mais feliz?

Sorria, você está sendo estudado

O artigo original é este. Os autores, Haucap e Heimeshoff, doravante Haucap & Heimseshoff (2014), fizeram um estudo econométrico interessante sobre a “felicidade” dos economistas. O artigo já está aprovado em um journal da área. O que eles fizeram (não vou citar as páginas porque o link está aí)?

This is the first paper that studies the causal e§ect of studying economics on subjective well being. Based on a survey among 918 students of economics and other social sciences, we estimate the effects of studying in the different fields on individual life satisfaction. Controling for personal characteristics we apply innovative instrumental variable methods developed in labor and conflict economics. We find a positive relationship between the study of economics and individual well-being. Additionally, we also find that income and futurejob chances are the most important drivers of happiness for participants of our survey.

Ok, este é apenas o resumo. Mas você deveria ler o artigo todo. Da revisão de literatura, destaco este ponto que eu sempre acho polêmico:

In summary, there is a broad consensus and little disagreement that economists behave differently (i.e, more selfishly) and that the also hold different views and values than other people. Hence, the main question in this line of research is not so much whether economists are really different at all, but whether these differences are rather due to nature or to nurture (see, e.g., Carter and Irons, 1991; Frey and Meier, 2003; Haucap and Just, 2010; Bauman and Rose, 2011).

Como se vê, há uma literatura que afirma que economistas se comportam de forma distinta do restante da população – mas não vejo isso, ainda, como um consenso na literatura – e há um ponto, supondo que isto seja verdade, interessante sobre saber se a diferença é uma questão, digamos, genética ou de meio-ambiente, no sentido biológico dos termos.

Sorria, você está sendo estimado

A parte econométrica do artigo é outro ponto a se destacar. Estima-se uma função utilidade com um probit ordenado. O que não é trivial é que eles usam dois estágios. Aliás, citando novamente:

However, estimating instrumental variable models for ordered discrete outcomes, which woule be necessary due to the endogeneity of the field of study, is by no means trivial and by far not standard in econometrics yet. Luckily though, it is also not necessary in our case. As Angrist (1991, 2001) has shown, it is sufficient to estimate instrumental variable regressions for discrete choice models using standard two stage least squares methods (2SLS) assuming a linear probability model as an appropriate choice. Angrist (1999, 2001) has also shown that these models estimate the so-called average treatment effect very well. Based on these considerations, we use 2SLS estimations as our basic regressions.

Bacana, né? Os resultados?

happy

Bem, como em outros trabalhos, a religião tem um impacto sobre a satisfação dos estudantes da amostra (eu e meus co-autores já achamos algo assim, em outros trabalhos, na área de Economia da religião e também na do Crime (embora eu tenha os links, parece que alguns estão desatualizados, mas não é difícil você encontrá-los por aí, online). Outro resultado legal é a importância da renda relativa sobre a felicidade. A renda, em termos absolutos, não é tão importante, mas ter uma renda melhor do que outrem o é (não sou muito conhecedor da literatura, mas acho que existem trabalhos que mostram isto com alguma frequência).

Sorria, você chegou ao final do texto

Finalmente, a conclusão:

To conclude, while income, religion, and future job perspectives are important drivers of individual life satisfaction for students in our sample, studying economics also increases students’self-reported well-being – at least some good news for all teachers of economics.

Será que os resultados dos autores são válidos para outras amostras? Meus alunos de Econometria III já conhecem o conceito de validação externa de modelos de regressão. Eis uma pesquisa que gostaria de fazer com alunos brasileiros. Aliás, conhecendo vários dos meus amigos economistas de outras faculdades, não duvido que haja alguém trabalhando nisto.

P.S. Por que você e sua turma de Economia não fazem um video como este do Williams? Caso o façam, publico o link aqui. ^_^

Relação Entre Consumo e Renda para o Brasil

O PIB de um país, também chamado de renda, representa a produção de todos os bens e serviços finais de uma economia. É uma variável macroeconômica extremamente importante para a análise da conjuntura de um país. Através de sua taxa de crescimento, por exemplo, podemos verificar se a economia de um país está aquecida, estagnada ou em recessão, se a inflação tem tendência de alta ou até mesmo se há expectativa de alterações na taxa de desemprego. Porém, para definir o valor de um PIB é necessário ter o consumo do período, além de outras variáveis, como investimento, gastos do governo e exportações líquidas de um país. Porém o consumo é o principal componente do PIB. De acordo com a Penn World Table Version 7.0 o consumo representa 70 % do produto interno bruto de todos os 190 países pesquisados, valor extremamente alto e que mostra uma provável relação bastante forte entre consumo e renda. Porém, a fim de verificar o nível de dependência entre elas, e também com o intuito de relacionar os resultados com a função de consumo Keynesiana e também com a de Milton Friedman, pesquisei alguns dados e estimarei, durante este artigo, algumas relações estatísticas.

Porém, antes disso falarei um pouco das diferentes funções de consumo criadas por Keynes e por Friedman. Ambas têm prós e contras e foram essenciais para a história econômica.

Keynes publicou sua função consumo em 1936, e esta não foi baseada em provas, mas apenas em uma análise empírica. Para ele o consumo era definido por:

C= Co + cYd

Onde Co é chamado de consumo autônomo, c de propensão marginal a consumir e Yd de renda disponível.

O consumo autônomo é uma variável que não foi muito bem explicada por Keynes, mas apenas foi considerada uma parte do consumo total da economia que é necessária para a sobrevivência desta, independentemente da renda de um país. Já a propensão marginal a consumir é um valor entre 0 e 1, que representa quanto uma unidade monetária adicional na renda acrescenta no consumo. Por fim, o consumo depende da renda disponível, que seria uma renda de uma economia já líquida de impostos, depreciação, etc. Esta, para Keynes, é a renda corrente daquele determinado período de tempo, ou seja, é a renda que foi garantida e que está disponível para consumo, já livre das obrigações fiscais.Dessa forma, se a renda de um país cai, o consumo cairá em grande proporção. Porém se caso a renda aumenta, por qualquer motivo que seja, não importando se é um choque transitório ou permanente, o consumo também aumentará.

Como Keynes não faz uma análise intertemporal do consumo, não é possível, por meio de sua teoria, pensar em indivíduos que poupam ou despolpam a fim de suavizar seu consumo, até porque a teoria Keynesiana considera apenas um período de tempo. Logo, mesmo ele tendo mencionado uma propensão marginal a poupar, ele não especificou para onde iria esta poupança. Para Keynes poupar era um luxo, por isso a propensão média a consumir para ele diminui à medida que a renda aumenta. Sua teoria, então, ficou um pouco limitada quando se analisa países que não possuem restrições ao crédito, pois nesses as pessoas olham para as taxas de juros ao definir seu consumo presente, além de que não levam em conta apenas sua renda disponível atual ao consumir, pois não querem que seu consumo varie muito ao longo de sua vida.

Vale lembrar que Keynes mencionou um conceito de propensão média a consumir, que representa a parcela da renda gasta em consumo. Na sua concepção, quanto maior a renda, menor a propensão média a consumir.

Entretanto, mais tarde Milton Friedman criou uma nova teoria de consumo, que enfatizava uma divisão do produto em renda permanente e renda transitória. Para ele a renda podia ser decomposta em 2 partes:

Y = Yp + Yt

Sendo Y a renda total, Yp a renda permanente e Yt a renda transitória.

A renda permanente seria a parcela da renda total que é mais previsível e garantida ao indivíduo durante sua vida, como um salário médio. É uma renda esperada em todos os períodos de tempo. Já a renda transitória seriam choques que podem acontecer ao longo da vida das pessoas, trazendo inesperados aumentos ou quedas na renda de um determinado período. Como por exemplo ganhar uma quantia de dinheiro em um sorteio, ou uma mesada extra dos pais em um único mês, ou até mesmo perder dinheiro em um assalto. Tudo isto afetaria a renda de uma pessoa, mas são situações aleatórias, imprevisíveis e que não ocorrem sempre, pelo contrário, são raras. Como o consumidor visa suavizar seu consumo, ou seja, definir uma renda média (renda permanente) que é capaz de manter um padrão de consumo ao longo de sua vida, sem grandes oscilações, as pessoas preferem poupar e despoupar esta renda transitória, do que consumir demais em um ano que sua renda aumenta, e consumir extremamente pouco mais para frente quando sua renda cair por algum motivo.

Para ele, a longo prazo a propensão marginal a consumir é bem próxima de 1, pelo fato de que as pessoas não deixam dívidas e nem heranças.

A função consumo de Friedman ficou definida por :

C = aYp ou por C = aCt-1 + bYt + erro

Ele também definiu como propensão média a consumir o consumo dividido pela renda, e na sua visão esta propensão era constante no longuíssimo prazo. Porém alterações na renda permanente não alteram a PMC, enquanto alterações na renda transitória afetam inversamente a PMC.

Logo, economias mais restritas ao crédito tendem a se adequar melhor á teoria Keynesiana, enquanto locais com grande facilidade de concessão de empréstimos se torna mais próximo da teoria de Friedman.

Depois de explicadas as teorias de dois grandes economistas, irei analisar um pouco a relação entre essas variáveis para os dados brasileiros. Eles foram retirados das Contas Nacionais, divulgadas pelo IBGE. Os valores nos eixos do gráfico abaixo possuem uma base móvel para o ano de 1995, onde o valor referencial é o PIB deste ano com base igual a 100. Os outros valores são variações em relação ao índice base.

Por meio de uma regressão linear simples, e utilizando o método dos momentos, estimei uma função consumo brasileira. No gráfico abaixo a reta preta representa esta função, que foi estimada como C = 0,7598 Y + 25,016, onde C é o consumo (variável explicada) e Y a renda (variável explicativa).

maaaaaaaaaaaaaaaaa

Podemos então relacionar esta função com o conceito pensado por Keynes, por exemplo. Onde 0,7598 seria a propensão marginal a consumir e 25,016 (em milhões de reais) o consumo autônomo. Logo, quando a renda aumenta em 1 unidade, o consumo brasileiro cresce em 0,7598.

Já pensando na teoria abordada por Friedman, esta função estimada seria coerente a curto prazo, mas não a longo prazo, onde a propensão marginal a consumir se torna bem próximo de 1. Além disso, a renda considerada foi a renda total do período, sem decomposição em renda permanente e em renda transitória.

Porém, é fácil ver que consumo e renda tem forte relação positiva, como mostrada na linha de tendência do gráfico abaixo.

Calculei também correlação entre essas duas variáveis, que teve um valor de 0,797293. A correlação se refere a medida da relação entre duas variáveis, mostrando o grau de dependência entre elas. Quanto mais próximo o valor for de 1, maior é a relação positiva entre essas variáveis. Quanto mais próximo for de -1, maior é a força da relação negativa entre elas, e quanto maior o valor for de 0, menor é a relação entre as variáveis. Portanto, consumo e renda considerando os dados brasileiros apresentam uma dependência e relação bem alta. Isto faz sentido, pelo fato de que a longo prazo, por exemplo de acordo com Friedman, consumo é igual á renda. Além de que para Keynes o consumo só depende da renda, e de nenhuma outra variável. Logo, os dados são válidos para ambas as teorias neste aspecto.

Portanto, ao invés de escolhermos um único economista para seguirmos, devemos utilizar os artifícios que todos propuseram para analisarmos os fatos econômicos e chegarmos a conclusões sobre quais contextos se adequam melhor á cada teoria.

PIB mensal brasileiro (adendo)

Lembra de quando eu comentei que o PIB mensal do IBRE, dessazonalizado, tinha…sazonalidade? Pois é, o prof. Giles, ontem, explicou o porquê disto acontecer em várias séries sobre as quais se aplicam métodos de dessazonalização. Isto reforça o ponto que sempre destaco em sala de aula: no caso de um estudo mais sério de uma série econômica, o correto (ou “o mais adequado”, porque “correto” é um tanto quanto forte) é modelar a sazonalidade e/ou não ignorá-la ao fazer os testes.

Inflação, taxa Selic e composição da dívida pública

A taxa Selic é um dos instrumentos de política monetária utilizados pelo Banco Central para controlar a inflação, preservando a estabilidade da moeda e garantindo crescimento da economia do país.  Quando o BACEN adota uma política monetária expansionista, diminui a taxa básica de juros e como consequência tem-se um aumento no nível geral de preços; por outro lado, quando se adota uma política monetária contracionista os juros são elevados e a inflação é debelada.

De modo bastante simples podemos calcular a correlação existente entre inflação e taxa Selic, utilizando a seguinte fórmula:

É importante ressaltar que em períodos de tempo mais curtos a correlação é mais forte, por outro lado, por se tratar de uma correlação contemporânea existe uma defasagem do efeito da Selic sobre a inflação.

Figura 1: Inflação e Taxa Selic 2004-2014

Na figura 1, percebemos que no período de 2004-2014 há uma grande dispersão dos dados, de modo que a linha de tendência, embora negativamente inclinada, mostra uma correlação fraca entre taxa Selic e inflação; no período a correlação foi de -0,14. Isso sugere que há uma defasagem do efeito da Selic sobre a inflação em períodos de tempo mais longos.

Figura 2: Inflação e Taxa Selic 2004-2005

Na figura 2, analisando um período de tempo mais curto a correlação é mais forte, o valor foi de -0,34. Isso sugere que aumentos da taxa Selic provocaram redução da inflação de modo mais efetivo.

Figura 3: Inflação e Taxa Selic 2014

Na figura 3, analisando os seis primeiros meses do ano, percebemos uma correlação ainda mais forte, o valor foi de -0,93. Isso sugere que os sucessivos aumentos da Selic provocaram controle no nível de preços. Todavia, sabemos que o Governo Federal tem trabalhado com uma meta de inflação que bate no teto da banda, 6,5%, isto é, a política monetária é frouxa e reflete o cenário de baixo crescimento da economia.

No entanto, a composição da Dívida Pública pode diminuir ou potencializar os efeitos da taxa Selic sobre a inflação. Isso ocorre porque o Tesouro Nacional emite títulos de dívida com taxas de remuneração flutuantes, os LFT’s, remunerados pela taxa Selic. Se o Governo possui um elevado estoque de dívida indexado pela Selic, pode haver um desequilíbrio entre as políticas fiscal e monetária, e pior, a política monetária pode ter um efeito contrário ao desejado.

  • Caso o Banco Central eleve a taxa Selic para conter um aumento de preços, o custo com o pagamento de juros, pelo Governo, aumenta podendo comprometer sua política fiscal;
  • Os indivíduos e instituições que possuem os LFT’s recebem mais juros e parte desse dinheiro pode ser usado em consumo ou investimento, aumentando a demanda agregada e provocando aumento de preços.

O Brasil possui um elevado estoque de dívida pública remunerada pela Selic (19,86%), mas há alguns anos era aproximadamente 50%. Talvez esse seja um dos fatores que diminuem o efeito da Selic sobre a inflação.

Alguns países conseguem potencializar suas políticas monetárias emitindo apenas títulos não indexados pela taxa básica de juros (flutuante). No caso dos Estados Unidos, existem apenas os bonds e notes (prefixados). O resultado de uma elevação da taxa básica de juros não provoca impacto na política fiscal (no caso de pagamentos de juros), pois não existem títulos indexados a taxa básica. Por outro lado, o efeito sobre a inflação é maior, pois a elevação da taxa de juros provoca uma redução nos preços dos títulos, uma diminuição na riqueza dos detentores dos títulos e uma procura maior por títulos. Dessa maneira, a demanda agregada diminui e a inflação é controlada.

No Brasil o Governo vem diminuindo o estoque da dívida indexada pela Selic e num próximo artigo apresentaremos um modelo de regressão estimando essa relação entre composição da dívida e efeito da taxa Selic sobre a inflação.

PIB mensal brasileiro: uma primeira olhadela na planilha…

O Vitor Wilher, como sempre, presta um grande serviço à blogosfera com um texto sobre o PIB mensal calculado pela FGV-IBRE (que, aliás, presta outro grande serviço calculando-o, obviamente). Muito bom, não?

A gentileza do Vitor foi a de me permitir espiar a planilha, com a série desagregada. Só para vocês terem uma idéia, o PIB mensal dessazonalizado é o que se encontra na figura abaixo.

pibmensal

Com este PIB mensal e um pouco de econometria, Vitor faz uma previsão que alguns poderiam achar sombria mas, diante da política econômica atual, não é nada surpreendente.

Com esse modelo, sujeito a toda a sorte de críticas, o PIB chegaria a uma taxa de crescimento em 2014 próxima a 0%. O banco Itaú, por exemplo, recentemente reviu sua projeção para 0,1% de crescimento esse ano. Abaixo está um gráfico com exercício semelhante feito para a série com ajuste sazonal.

A economia brasileira já está, praticamente, em estagflação. Por mais que mercados possam funcionar, o governo, com sua mão claramente visível, pode atrapalhar bastante. Afinal, como já disseram muitos keynesianos de quermesse, a intervenção estatal é muito poderosa. Eles têm razão, mas pelos motivos errados: a intervenção pesada atrapalha. O que eu chamo de “intervenção pesada”? Digamos que é um tipo de intervenção que sofre de obesidade regulatória de tal forma que nem um tripé macroeconômico se sustenta. De forma bem genérica, é isto que eu quero dizer. Desabafei, né? Agora voltamos à série.

O gráfico acima mostra que, apesar da dessazonalização, há um padrão cíclico (ou sazonal) ainda marcante na série. Uma forma de verificar isto é olhar para as variações mensais, já livres de tendência. Isto está ilustrado no gráfico seguinte, em cujo eixo vertical temos a taxa de variação relativa do PIB (multiplique por 100% para pensar em percentual, mas esta transformação monotônica não altera o comportamento gráfico da série).

pibmensal1

Repare que a média da variação mensal deste PIB apresenta diferenças, notadamente em abril e maio, respectivamente para baixo e para cima da “média média” dos meses do ano. Não é à toa que o modelo do Vitor é um ARIMA sazonal, como se vê.

Dito isto, outro ponto legal para se estudar é se a série apresenta quebras. Resolvi analisar a existência de quebras na taxa de variação do indicador e encontrei que, no período amostral, existe uma possibilidade alta de identificarmos quatro quebras (anos e meses):  2003(8) 2006(4) 2008(7)  2011(2).

Claro, este diagnóstico pode variar – não estou tão preocupado em estudar a série em detalhe no momento – mas é possível que estas quebras reflitam inflexões da política econômica associadas, claro, a outros possíveis choques exógenos. Gostaria que alguém do Nepom se sentasse em frente ao computador e pesquisasse as notícias em tornos dos períodos citados (digamos: com um mês de intervalo para frente e para trás).

Só para terminar, eis uma outra perspectiva, na qual eu investigava a existência de quebras estruturais na série do PIB mensal em nível. Neste caso, as datas eram (com os intervalos de confiança):

2.5 %       breakpoints    97.5 %
1   2004(1)      2004(2)      2004(8)
2   2006(4)     2006(5)     2006(6)
3   2008(9)     2008(10)   2008(11)
4   2010(11)    2010(12)   2011(1)

pibmensal3

 

Apesar das diferenças (uma análise investiga a quebra no nível, a outra na variação relativa do nível), eu diria que 2006, 2008 e 2011 são anos que valeriam a pena investigar com mais calma. Fica para outra oportunidade.

A hipótese CV-RP (Ciclo da Vida e Renda Permanente)…no Brasil

Gostei do gráfico. Preciso dizer mais? Clique nele para ler o texto original. Mais comentários embaixo do mapa “quente”. ^_^

Bem, eis as notas do gráfico:

Note: The horizontal axis depicts the age of individuals and the vertical axis the distribution of per capita income by annual gross income brackets. The shading refers to the total income in thousand US$. The closer to red, the larger the amount of total income in that age and income range – See more at: http://blog.euromonitor.com/2014/09/income-and-expenditure-brazil-why-brazil-is-an-attractive-consumer-market-with-challenges.html#sthash.PKloY9xe.dpuf

Bacana, né? Lembra muito o gráfico teórico, não? Olha ele aí.

É, galera. Teoria Econômica séria (esta que a gente ensina) ainda tem seu charme, não? Passam-se os anos e a gente ensina a mesma coisa. Há algo aí, apesar de tudo. Os dados negam aos ilusionistas a veracidade de suas falsas hipóteses não-falseáveis, mas retoricamente elegantes. Ou, como dizem no Brasil moderno: Gol da Alemanha!

p.s. não é exatamente a mesma coisa porque o primeiro gráfico tem uma amostra e não acompanha a mesma pessoa ao longo da vida. Entretanto, a amostragem nos conta uma bela história. ^_^ 

Economia do mercado musical – nano-dicas

Seguindo a dica do prof. Marcos Fernandes (FGV-SP), cheguei a este site. O que mais chama a atenção é a figura abaixo.

Sensacional, não? Não é a melhor forma de se visualizar, eu sei, mas é um belo exercício com dados de forma simples. Qualquer aluno de graduação consegue fazer gráficos de pizza e quase todos sabem gerar gifs animados. A bem da verdade, o melhor que já vi de música e economia é este artigo, de Crain e Tollison (Tollison é um dos meus autores favoritos em Economia).

O impacto da Selic no Ibovespa

Trataremos do comportamento do Índice Bovespa diante das variações da taxa básica de juros, Selic, quais implicações econômicas e financeiras seriam limiar da existência de uma correlação e como podemos interpretá-la sob a ótica das empresas e do investidor. Para tanto, exploraremos parte das principais teorias do mercado de capitais e suas respectivas considerações sobre a taxa de juros do mercado.

A política monetária tem função fundamental na economia. O objetivo, para uma política monetária expansionista, é, com taxas de juros mais baixas, estimular o crédito e, portanto, o consumo, além de desestimular a poupança. Ao contrário, a política monetária contracionista, através de taxas de juros mais altas, inibe a tomada de crédito e incentiva a poupança.

No mercado de capitais a política monetária é decisiva no que concerne as tendências. Primeiramente devemos considerar o fato de que as empresas listadas da Bolsa de Valores dependem, em sua grande maioria, da expansão econômica, uma vez que estas obtêm suas receitas através do consumo das pessoas e, neste sentido, a taxa de juros definirá se as pessoas estarão dispostas a comprarem mais ou menos, ou a pouparem.

Entendido que o momento econômico vigente é crucial para a receita das empresas, as expectativas relacionadas à economia impactam diretamente nas expectativas sobre as receitas futuras e, portanto, sobre o valor esperado da empresa.

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Embora possamos fundamentar a correlação entre o Ibovespa e variações da taxa Selic, sua análise de regressão linear apresenta coeficiente de correlação de 0,0005, ou seja, não podemos explicar estatisticamente as variações do Ibovespa em função da variação na taxa Selic. Este resultado pode sugerir que tais variações não ocorrem concomitantemente com as decisões na variação da taxa de juros.

Apesar de não ter encontrado a correlação entre os indicadores, vejamos as considerações da teoria de finanças sobre o retorno do mercado dado variações na taxa Selic.

Um dos métodos de Valuation (Avaliação do valor da empresa) mais utilizados é o Free Cash Flow ou Fluxo de Caixa Descontado, onde o Fluxo de Caixa Disponível da Empresa em cada período é trazido para o valor presente. Onde:

IMAGEM 1

A taxa WACC (Weighted Average Cost of Capital), utilizada no fator de desconto intertemporal, é o custo médio ponderado do capital. O WACC expressa o custo de oportunidade da empresa relacionando a composição do seu capital entre o capital próprio e o capital de terceiros, onde, o custo do capital próprio (Ke) é o custo do capital dos investidores que compraram ações da empresa para receberem dividendos e, o custo do capital de terceiros (Kd) é o custo do capital de instituições financeiras que financiam a empresa, os credores. Temos:

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Uma vez que o compromisso com os credores é pago antes da distribuição de dividendos, o custo do capital próprio é maior que o custo do capital de terceiros, pois, o custo de oportunidade de cada um se diferencia, principalmente, de acordo com o risco associado à operação. Enquanto as instituições financeiras definem as taxas cobradas através da análise de rating, o investidor define seu custo de oportunidade (Ke) através do modelo CAPM (Capital Asset Princing Model), onde:

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Temos que (Rf) é a taxa de juros livre de risco do mercado, (Rm) é o retorno do mercado e (β) é o coeficiente de correlação entre o retorno do mercado e o retorno da ação da empresa analisada. Ou seja, o investidor exige receber a taxa de juros livre de risco somada ao que é chamado de prêmio pelo risco (Rm – Rf).

Consideremos a taxa Selic como a livre de risco e o retorno do mercado sendo o retorno do Ibovespa, neste caso, é possível perceber que a variação na taxa Selic (Rf) impactaria diretamente o custo de oportunidade do investidor (Ke) e, portanto, sua própria decisão de investir. Devemos considerar também, que a variação na taxa Selic implicará em variações no custo do capital de terceiros, afetando a fórmula do WACC em toda a sua extensão.

Podemos fazer a consideração de que o retorno do Ibovespa (Rm) será afetado se pensarmos que, feita a análise de Fluxo de Caixa Descontado para cada empresa listada no Ibovespa, a variação da taxa de juros implicará em novos valores para o Ativo Financeiro de cada empresa e, portanto, alterando o valor esperado das empresas analisadas. Por este ângulo, podemos dizer que existe uma relação convexa entre o valor das empresas e a taxa de juros livre de risco, pois, a variação na taxa de juros implicará em uma variação inversamente maior no valor das empresas.

Uma consideração importante remete-se ao significado do Beta (β), que pode ser expresso como o coeficiente de correlação entre o risco sistemático do mercado e o risco sistemático próprio da empresa em questão.

Primeiramente, entenderemos que a carteira de mercado, teoricamente, possui todos os títulos do mercado na mesma proporção em que estes estão disponíveis. Alocada de forma eficiente possui títulos de renda fixa e ativos de risco de forma a proporcionar a melhor relação de retorno e risco. O critério mais importante para a carteira de mercado remete-se ao fato de que sua diversificação entre ativos lhe proporciona a exclusão de riscos individuais dos ativos e seus setores, restando apenas o risco sistemático.

Podemos definir o risco sistemático como aquele que não pode ser diversificado, por suas próprias características, geralmente, está atribuído a fatores macroeconômicos e que, portanto, afetam toda a economia, alguns setores mais do que os outros.

Analisando o risco de uma carteira com n ativos de mesmo peso, onde i e j são ativos de risco, temos:

IMAGEM 4

Se pensarmos em uma carteira com tantos ativos quanto forem possíveis, teremos:

IMAGEM 5

Se a covariância média se aproximar de zero, dizemos que não há risco não sistemático. E esta será a carteira de mercado bem diversificada.

Agora podemos entender do que se trata o Beta. Aqui, o (Ke) será tratado como a expectativa de retorno de um ativo (i). Reescreveremos o modelo CAPM da seguinte forma:

IMAGEM 6

IMAGEM 7

Entendemos que a Selic altera o custo de oportunidade das empresas, dos investidores e de instituições financeiras, as proposições analisam possíveis variações na Selic como parte do risco sistemático, ficando implícita a suposição de que existe uma correlação entre a variação da Selic e o retorno do Ibovespa.

Após analisar tanto a relação entre os dados quanto os fundamentos teóricos, podemos concluir que, em teoria, o mercado precifica as variações na taxa Selic, entretanto, baseado em expectativas de longo prazo. Antes que ocorra uma decisão de política monetária, o mercado precifica suas expectativas, inclusive para decisões de períodos subsequentes, quanto a algum tipo de variação tanto na taxa de juros (Há expectativas, de curto prazo, geradas pelos próprios Police Makers através da ata do Copom) quanto para os demais dados econômicos e suas respectivas variações, tais como: câmbio, inflação, PIB, entre outros que também estão fundamentalmente correlacionados às variações no Ibovespa. Vemos, portanto, que o preço do Ibovespa considera um modelo dinâmico das variáveis econômicas no longo prazo. Não havendo, portanto, relação linear entre o retorno do Ibovespa e a variação na taxa Selic quando relacionados nos mesmos períodos. Sendo assim, o Ibovespa representa um bom indicador sobre as expectativas de longo prazo da economia.

Referências Bibliográficas:
Elton, Edwin J.; Gruber, Martin J.;Brown, Stephen J.; Goetzmann, William N. (2004), Moderna Teoria de Carteiras e Análise de Investimentos. Atlas. (Capítulos 5, 6, 9, 13)
Assaf Neto, Alexandre (2012), Mercado Financeiro. Atlas. (Capítulos 15 e 16)

A competição para escrever textos no blog do Nepom aumenta a cada dia

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Como sempre, a competição incentiva os escritores a melhorarem seus textos. Claro, existem casos em que a competição não funciona tão bem como no caso dos mercados de limões, mas Betty e Liz não exatamente insumos para uma limonada, certo?

Por isso, leitores, vamos ler, comentar e questionar os autores do Nepom sempre que pudermos. Afinal, pode não ser ruim ser uma Betsy ou uma Liz, mas Mary Jane é incomparável, não?

A Selic não mudou

A imprensa divulgou hoje a decisão do Copom: manutenção da Selic. Nosso modelo econométrico deu este como um dos resultados mais prováveis dentre todas as possíveis decisões (o outro, quase tão provável, é que o Copom aumentaria em 0.5 p.p. a taxa). Por que isto acontece?

Na minha interpretação, a ação do Copom é compatível com o ciclo político-eleitoral (e eu acho que muitos analistas vão concordar comigo neste ponto). Em termos do modelo, o que eu acho? Os dois resultados, para mim, mostram o dilema em que Tombini se enfiou ao aceitar pilotar uma autoridade monetária totalmente dependente da autoridade fiscal. Como o modelo tem um componente inercial – como observou o prof. Ari, outro entusiasta do Nepom – ele lentamente aprende com o passado e o passado recente de Tombini tem sido uma mistura de contradições. Aos poucos, o modelo incorporou esta característica e, bem, junto com o restante (outras variáveis do modelo), chegamos a um resultado em que a previsão do modelo bateu em cima (gol da Alemanha!).

É isto aí.

Press Release – Apresentação do Nepom no mês de Setembro

Durante a apresentação do Nepom hoje, dia 2 de setembro, distribuímos para o público no início do evento um resumo da apresentação. Este segue em anexo com algumas alterações em relação aos cenários do modelo econométrico e suas probabilidades de ocorrência, que estavam com alguns valores trocados.

Agradecemos a presença de todos hoje no evento. 

 

Press-Release NEPOM

Observações breves sobre o Nepom

 

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Na formação atual do Nepom, por azar do destino, não temos um aluno preparado para a parte econométrica do trabalho. É uma falta séria. Tão séria que a decisão que tomei foi aumentar o número de membros do grupo, provisoriamente, para um nível que não é o ideal. Tive que estudar o trade-off e decidir. Assim, foi preferível reforçar o grupo de forma a manter um grau de homogeneidade maior (e elevado) entre os membros do grupo. Ter massa crítica que não chega ao 4o período (ou chega ao início dele), mas que cresce consistentemente do que ter um ponta-de-lança que sabe Econometria, ainda que com um número menor – e mais adequado – de pessoas.

Ou seja, há custos nesta decisão, mas a apresentação de hoje ficou redonda. Alguns problemas com a atualização do briefing para os espectadores (e para este blog) e alguns escorregões menores, mas fiquei satisfeito com o resultado. Na maior parte do tempo houve pontualidade, empenho em mostrar serviço e cumprimento de ordens. A equipe é promissora. Vejamos como se saem ao longo do período que vem por aí.

O blog, com análises mais direcionadas agora (sempre relacionando, ao menos, duas variáveis), promete. Tá faltando, sim, um pouco mais de uso de ferramentas básicas de Estatística. Nada muito complicado, mas coisas simples como um diagrama de dispersão e uma correlação (com um teste de hipóteses) não fazem mal a ninguém. Muito menos a futuros economistas.

Mas a hora é de relaxar porque hoje foi uma boa apresentação. Fosse hoje sexta-feira, abriria uma cerveja para comemorar.

IPCA – Serviços

E a inflação de serviços no Brasil? Para você pensar, algumas dicas: esta e esta. Eu dei uma olhada nos dados. O gráfico do IPCA de serviços pode ser feito em qualquer pacote de planilhas ou econométrico. Os dados, claro, vieram do ótimo sistema de séries de tempo do Banco Central do Brasil.

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Os dados têm uma sazonalidade marcante e fiz uma dessazonalização algo descuidada. Após isto, chequei se existiam diferenças entre as médias sazonais (apenas no eyeballmetrics).

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Aparentemente, funcionou. Assim, eu resolvi dar uma olhada na inércia dos dados. De forma exploratória, resolvi ver a autocorrelação dos dados (já dessazonalizados) de duas formas distintas. Primeiro, por meio do gráfico que relaciona a autocorrelação em diferentes defasagens (até a 12a).

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Percebe-se que há uma correlação sempre marcante (nunca menor que 13%) entre o IPCA dos serviços, mesmo dessazonalizado. Não sei bem o que isto significa. A forte autocorrelação que se aponta no intervalo de 12 em 12 meses (36%) parece apontar para a necessidade de eu repensar a dessazonalização feita. Mas vamos em frente.

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É, existe algo aí, né? No acumulado e na parcial.

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Nota mental: melhor não dessazonalizar de maneira descuidada. Nota mental número dois: vale a pena estimar um modelo para previsão do IPCA de serviços modelando sua sazonalidade. Nota mental número três: tenho que encontrar alguém que já tenha estudado o IPCA de serviços de maneira séria (econometricamente) para ver o que encontrou (ou encontraram, no caso de vários autores).

Bem, é isso. Nenhum avanço aqui, hoje.